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Modelagens estatística para dados de sobrevivência bivariados: uma abordagem bayesiana (2017)

  • Authors:
  • Autor USP: RIBEIRO, TAÍS ROBERTA - INTER: ICMC -UF
  • Unidade: INTER: ICMC -UF
  • Sigla do Departamento: SME
  • Subjects: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA; MÉTODO DE MONTE CARLO; CADEIAS DE MARKOV; INFERÊNCIA BAYESIANA; INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
  • Keywords: Bivariate survival data; Copula functions; Cure fraction; Dados de sobrevivência bivariados; Fração de cura; Funções cópulas; Survival analysis
  • Language: Português
  • Abstract: Os modelos de fragilidade são utilizados para modelar as possíveis associações entre os tempos de sobrevivência. Uma outra alternativa desenvolvida para modelar a dependência entre dados multivariados é o uso dos modelos baseados em funções cópulas. Neste trabalho propusemos dois modelos de sobrevivência derivados das cópulas de Ali- Mikhail-Haq (AMH) e de Frank para modelar a dependência de dados bivariados na presença de covariáveis e observações censuradas. Para fins inferenciais, realizamos uma abordagem bayesiana usando métodos Monte Carlo em Cadeias de Markov (MCMC). Algumas discussões sobre os critérios de seleção de modelos são apresentadas. Com o objetivo de detectar observações influentes utilizamos o método bayesiano de análise de influência de deleção de casos baseado na divergência ψ. Por fim, mostramos a aplicabilidade dos modelos propostos a conjuntos de dados simulados e reais. Apresentamos, também, um novo modelo de sobrevivência bivariado com fração de cura, que leva em consideração três configurações para o mecanismo de ativação latente: ativação aleatória, primeira ativação é última ativação. Aplicamos este modelo a um conjunto de dados de empréstimo de Crédito Direto ao modo do Consumidor (DCC) e comparamos os ajustes por meio dos critérios bayesianos de seleção de modelos para verificar qual dos três modelos melhor se ajustou. Por fim, mostramos nossa proposta futura para a continuação da pesquisa.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 31.03.2017
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      RIBEIRO, Taís Roberta; SUZUKI, Adriano Kamimura. Modelagens estatística para dados de sobrevivência bivariados: uma abordagem bayesiana. 2017.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-12052017-095610/ >.
    • APA

      Ribeiro, T. R., & Suzuki, A. K. (2017). Modelagens estatística para dados de sobrevivência bivariados: uma abordagem bayesiana. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-12052017-095610/
    • NLM

      Ribeiro TR, Suzuki AK. Modelagens estatística para dados de sobrevivência bivariados: uma abordagem bayesiana [Internet]. 2017 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-12052017-095610/
    • Vancouver

      Ribeiro TR, Suzuki AK. Modelagens estatística para dados de sobrevivência bivariados: uma abordagem bayesiana [Internet]. 2017 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-12052017-095610/

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